Современный подход к тестированию и валидации систем помощи водителю



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постоянно растущие требования к безопасности транспортных средств вынуждают автопроизводителей заниматься разработкой ADAS-систем (“интеллектуальных помощников”). В свою очередь, перед выпуском на рынок автомобиля, оборудованного подобными функциями, необходимо полноценно протестировать и свалидировать алгоритмы работы электронных систем в различных условиях. В настоящее время наиболее популярны методы отладки и тестирования ADAS-систем, основанные на программном (“модель и программное обеспечение в петле”) и аппаратно-программном моделировании (“оборудование в петле”), что позволяет выявлять и устранять ошибки на ранних стадиях разработки продукта, таким образом экономя денежные средства. Несмотря на огромные преимущества имитационного моделирования натурные испытания остаются основополагающим и финальным этапом перед стартом серийного производства, это обусловлено тем, что международные и отечественные стандарты в настоящее время не предусматривают сертификацию “электронных помощников” посредством проведения виртуальных тестов. В связи с этим, перед производителями измерительного оборудования и инженерами-испытателями встает задача по разработке принципиально новой тест-установки, обеспечивающей фиксацию положения транспортных средств в динамических режимах с сантиметровой точностью, а также производить синхронизированную видеозапись. В данной статье рассказывается о подходе сотрудников НГТУ им. Р.Е. Алексеева к решению данной проблемы: проектировка принципиальной схемы и её реализация на прототипе легкого коммерческого автомобиля, оборудованного ADAS-системами. Для фиксации географических координат с сантиметровой точностью использовался прибор Racelogic Vbox 100 Hz, работающий в режиме “real-time kinematic” (RTK), синхронизированная видеозапись производилась при помощи Racelogic Video Vbox Pro, включающий в себя 4 широкоугольные камеры. Апробация работы измерительной установки была проведена при испытаниях следующих систем: детектор мертвых зон, предупреждение о выходе из полосы и помощник поиска парковочного места. В статье представлен ряд графиков функционирования одной из систем.

Об авторах

Е. И Торопов

Нижегородский государственный технический университет им Р.Е. Алексеева

Email: evgeny.toropov@nntu.ru
Нижний Новгород, Россия

Ю. П Трусов

Нижегородский государственный технический университет им Р.Е. Алексеева

Нижний Новгород, Россия

А. С Вашурин

Нижегородский государственный технический университет им Р.Е. Алексеева

к.т.н. Нижний Новгород, Россия

П. С Мошков

Нижегородский государственный технический университет им Р.Е. Алексеева

Нижний Новгород, Россия

Список литературы

  1. Приходько В.М., Иванов А.М., Борисевич В.Б., Шадрин С.С. Методики тестирования автоматизированных систем управления автомобилем // Вестник МАДИ, 2017. № 4. С. 10-15.
  2. Порубов Д.М., Зезюлин Д.В., Тюгин Д.Ю., Тумасов А.В., Беляков В.В., Грошев А.М., Береснев П.О. Разработка автомобильной системы определения и удержания в полосе движения // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2018. № 2. С. 25-29.
  3. Тумасов А.В., Береснев П.О., Филатов В.И., Тюгин Д.Ю., Улитин А.В. Разработка системы помощи водителю при парковке для коммерческих транспортных средств // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. 2020. № 3. С. 132-140. doi: 10.46960/1816-210Х_2020_3_132
  4. Шашкина К.М., Порубов Д.М., Пинчин А.В., Тумасов А.В. Разработка электронного блока рулевого управления для интеграции с системами помощи водителю коммерческого транспорта // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 8. С. 15-22.
  5. Hun-Jung Lim, Tai-Myoung Chung RP-ADAS: Relative Position-Advanced Drive Assistant System based on VANET (GNSS) // World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Electrical and Computer Engineering. Vol. 6, No. 3, 2012. P. 397-402.
  6. Мардоян Г.Р., Симонян Р.И., Карпов Н.А., Пронин Н.А., Метелев С.Ю. Современные подходы к испытанию систем ADAS на всех этапах разработки // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. 2018. № 4. С. 233-242.
  7. Krejci P. Testing of Automotive Park Assistant Control Unit by HIL Simulation // Mechatronics. 2013. P. 487-493. doi: 10.1007/978-3-319-02294-9_62
  8. ГОСТ Р 58807-2020. Автомобильные транспортные средства. Системы предупреждения о выходе из занимаемой полосы движения. Общие технические требования и методы испытаний. М.: Стандартинформ, 2020. 7 с.
  9. ГОСТ Р 58803-2020. Автотранспортные средства. Системы помощи водителю при принятии решения о смене полосы движения. Общие технические требования и методы испытаний. М.: Стандартинформ, 2020. 15 с.
  10. ГОСТ Р 58804-2020. Автотранспортные средства. Системы удержания транспортного средства в занимаемой полосе движения. Общие технические требования и методы испытаний. М.: Стандартинформ, 2020. 11 с.
  11. ГОСТ Р 58808-2020. Автотранспортные средства. Системы мониторинга слепых зон. Общие технические требования и методы испытаний. М.: Стандартинформ, 2020. 15 с.
  12. ПНСТ 381-2019. Интеллектуальные транспортные средства. Системы помощи при парковке. Технические требования и процедуры испытаний. М.: Стандартинформ, 2020. 22 с.
  13. Kwanghee Lee, Jeong-Hyeon Bak, Chul-Hee Lee A Study on Vehicle Lateral Motion Control Using DGPS/RTK // IRAM 2012, CCIS 330. 2012. P. 159-166.

© Торопов Е.И., Трусов Ю.П., Вашурин А.С., Мошков П.С., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах